Faculty Opinions recommendation of The fentanyl epidemic and evolution of fentanyl analogs in the united states and the european union.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Since 2013, an unprecedented surge in fentanyl overdose deaths has been caused by heroin laced with illicitly produced fentanyl and/or fentanyl analogs (FAs) sold as heroin. The US Drug Enforcement Agency's National Forensic Laboratory Information System reported a >300% increase in fentanyl encounters from 4697 in 2014 to 14440 in 2015. In 2015, the CDC reported 9580 deaths caused by synthetic opioids, primarily fentanyl, a 72% increase from 2014. The European Monitoring Centre for Drugs and Drug Addiction has also encountered several new FAs in the heroin supply. Counterfeit pharmaceuticals containing mixtures of fentanyl and FAs continue to be a poorly recognized worldwide problem despite the WHO classifying several FAs as a serious threat to public health.CONTENT: This review covers the epidemiology of fentanyl abuse and discusses the clinical practice implications of widespread fentanyl abuse. It includes a historical perspective on the illicit FAs that have appeared in the US and European Union and reviews the methods available to identify FAs and emerging technologies useful for identifying previously undescribed analogs. A compilation of structural and mass spectral data on FAs reported thus far is provided.SUMMARY: Fentanyl and FAs have evolved into a global public health threat. It is important to understand the analytical, clinical, and regulatory efforts underway to assist communities affected by the current fentanyl epidemic.© 2018 American Association for Clinical Chemistry. PMID: 30305277
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,347 | 0,198 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».